##### Exerccios de Funes Matemticas #####

# Antes de qualquer coisa...
getwd()
setwd("C:/Users/Talita/Desktop/Disciplina R language")
getwd()
save.image()
ls()
rm(list=ls())
ls()


# Biomassa de rvores
b=(e^-1.7935)*(d^2.2974)
model1 <- ((exp(1)^-1.7935)*(15^2.2974))
model1
ln(b) = -2.6464+1.9960ln(d)+0.7558ln(h)
model2 <- -2.6464 + 1.9960*log(15)+ 0.7558*log(12)
model2
# As estimativas dos dois modelos foram muito distintas


# Sequncia
prim <- rep("a", times=6)
prim
segun <- rep(1:3, each=3)
segun
terc <- c(rep(1,3), rep(2,2), rep(3,1))
terc
quar <- c(seq(1:5),seq(from=4, to=1))
quar
quint <- seq(from=1, to=99, by=2)
quint


# Conta de Luz
consumo <- c(9839,10149,10486,10746,11264,11684,12082,12599,13004,13350,13717,14052)
consumo
diff(consumo)
range(consumo)
mean (consumo)
median(consumo)
var(consumo)
summary(consumo)



# rea Basal
pi*(DAP/2)^2
area.b <- pi*(13.5/2)^2 
area.b
area.1 <- pi*(7/2)^2 
area.1
area.2 <- pi*(9/2)^2
area.2
area.3 <- pi*(12/2)^2
area.3
sum(area.1 + area.2 + area.3) 


# Variancia na unha
pesos <- c(78.4, 79.8, 76.0, 75.3, 77.4, 78.6, 77.9, 78.8, 79.2, 75.2, 75.0, 79.4)
length(pesos)
media.pesos <- sum(pesos)/length(pesos) 
media.pesos

var.1 <- (pesos - media.pesos)^2 
var.1
variancia <- sum(var.1)/(length(pesos)-1) 
variancia

desv <- sqrt(variancia)
desv

# Teste t
2*pt(q=2.2, df=19, lower.tail=FALSE)
2*pt(q=1.9, df=19, lower.tail=FALSE)
# O teste era significativo com t=2.2 e deixa de ser com t=1.9


